中原城市群区域碳储量的时空变化和预测研究

为了有效评估中原城市群碳储量,运用灰色预测模型获取动态碳密度数据,结合Dyna-CLUE模型和InVEST模型,动态评估2005~2030年土地利用变化下不同情景的碳储量演变特征,以及城市发展对碳储量的影响.结果表明,2005~2020年中原城市群碳储量分别为1689.59×10⁶t、2035.36×10⁶t、2066.34×10⁶t和2093.05×10⁶t,呈现持续增加趋势;2030年经济发展情景、生态保护情景和经济生态协调发展情景下碳储量分别为2162.45×10⁶t、2179.39×10⁶t和2174.28×10⁶t,经济发展情景下碳储量最低,生态保护情景下碳储量最高.碳储量变化与土地利用面积变化密切相关,主要表现为耕地面积的下降导致其碳储量减少约250×10⁶t,林地面积的扩张导致其碳储量增加约103.4×10⁶t,建设用地的扩张导致其碳储量增加约87.77×10⁶t;耕地和草地面积与总碳储量呈较弱的负相关关系,林地、水域、建设用地和未利用地面积与总碳储量呈较强的正相关关系.2005~2030年中原城市群30个城市的碳储量分别为11.38×10⁶t~214.24×10⁶t,碳储量的变化反映出城市土地碳排放在2030年之前已经达到峰值,且经济生态协调发展情景可能更适合未来城市发展的目标.     

关中平原城市群土地利用变化对碳储量的影响

研究城市群地区土地利用变化对陆地生态系统碳储量的影响,对城市群地区土地利用结构优化及可持续发展具有重要意义.基于PLUS模型和InVEST模型,模拟预测了不同情景下关中平原城市群2040年土地利用变化与碳储量,并进一步分析了土地利用变化对碳储量的影响.结果表明:①关中平原城市群土地利用类型以耕地、林地和草地为主,占研究区总面积的90 %以上.②2000~2020年,关中平原碳储量呈持续下降的趋势,耕地、林地和草地是关中平原碳储量的主要来源,总体碳储量下降了15.12×10⁶ t,空间分布呈现“南北高,中间低”的分布特征.③到2040年,城镇发展情景下碳储量减少最多,共减少27.08×10⁶ t,生态发展情景下碳储量减少最少,共减少4.14×10⁶ t.研究结果可为关中城市群地区高质量发展和土地利用合理规划提供数据支撑.     

基于InVEST-PLUS模型的淮北市碳储量时空演变及预测

研究土地利用时空演变对生态系统碳储量的影响,对研究区未来的国土空间规划以及减排增汇提供理论依据.基于1985、1995、2005、2015和2020年这5期土地利用数据,结合InVEST模型分析了研究区碳储量时空变化,运用PLUS模型预测研究区2035年自然发展情景、耕地保护情景、生态保护情景以及耕地和生态双保护情景土地利用变化并估算不同情景下的生态系统碳储量.结果表明:①1985~2020年研究区耕地面积持续减少,2015~2020年土地利用变化较快,综合土地利用动态度达到了34.62 %;②1985~2020年碳储量呈下降趋势,减少1.55×10⁵ t,其中在2005~2015年间,碳储量减少了1.22×10⁵ t,年均减少量达1.22×10⁴ t;③碳储量较高区域分布在研究区的东部,碳储量较低区域分布在研究区中部和西北部;耕地碳储量占比从66.89 %下降到57.73 %,但耕地仍是研究区最主要的碳库;其他地类向草地和林地转化有利于生态系统碳储量的增加;④2035年,自然发展情景、耕地保护情景、生态保护情景以及双保护情景下的碳储量分别为81.77×10⁵ 、82.45×10⁵、82.82×10⁵和82.51×10⁵ t.     

基于PLUS与InVEST模型的鄱阳湖流域碳储量时空变化与预测

城市扩张、土地利用变化引起流域生境及其碳储量改变,为探明土地利用更替对碳储量造成的影响,以鄱阳湖流域为研究区域,应用InVEST和PLUS模型甄别鄱阳湖流域土地利用及碳储量时空分布特征,探索自然发展、城市建设和生态保护情景下流域碳储量时空演变及响应机制。结果表明：2000—2020年鄱阳湖流域水域、建设用地均呈扩张趋势,而土地碳储量持续下降;在自然发展和城镇发展情景下,林地、草地和未利用地数量均减少,在生态保护情景下,草地呈现减少而林地呈现扩张,在自然发展情景中耕地呈现扩张;较2020年,在自然发展、城镇发展和生态保护情景下的2030年碳储量,分别下降19万,149万和上升25万t,且土地利用分布与碳储量分布呈高度一致性。明确鄱阳湖流域土地利用及碳储量时空演变特征,预测其未来变化趋势,有利于流域土地利用可持续发展,为推进流域“双碳”目标实现提供参考。     

漓江流域陆地生态系统碳储量时空特征与预测

评估生态系统碳储量,对区域生态管理具有重要意义。利用InVEST模型和PLUS模型,基于解译的土地利用数据和未来土地利用预测数据,研究2000－2020年漓江流域土地利用变化和碳储量时空特征,并预测未来不同发展情景下碳储量的变化。结果表明：2000－2020年漓江流域土地利用变化表现为耕地、林地和草地面积减少,水域、建设用地和未利用地面积增加;受土地利用变化的影响,2000－2020年漓江流域碳储量减少了0.945×10⁶ t,其中2015－2020年减幅最大;碳储量高的区域主要分布在流域西北、西南及东部高海拔地区,碳储量低的区域主要分布在流域中部平原地区且2000－2020年明显扩大,流域内的临桂区、兴安县和灵川县碳储量减少较为显著。预测2030年漓江流域在自然发展情景下碳储量会进一步下降,耕地保护情景下碳储量相较自然发展情景增加0.345×10⁶ t,生态保护情景下碳储量比自然发展情景、耕地保护情景分别增加1.540×10⁶、1.195×10⁶ t。耕地保护情景能够保护耕地数量,但建设用地扩张受到较大限制;生态保护情景能够增强固碳能力,但不能有效控制耕地面积的缩减。未来漓江流域国土空间规划需综合统筹生态保护和耕地保护措施,提升区域碳汇能力,实现绿色可持续发展。

     

基于PLUS-InVEST模型的江西省生态系统碳储量时空演变与预测

土地利用变化是影响陆地生态系统碳储量变化的重要因素,研究土地利用变化与碳储量之间关系对优化区域土地利用结构,维持区域碳平衡可提供可靠的数据支撑.以江西省为例,分析1990~2020年土地利用变化,基于PLUS模型,结合自然发展情景、生态优先情景和经济发展情景设置,对2030年江西省土地利用格局进行模拟分析,运用InVEST模型测算1990~2020年及未来不同情景下江西省碳储量变化,利用空间自相关分析探索江西省不同情景下陆地生态系统碳储量时空变化特征,并提出相应的政策建议.结果表明:①1990~2020年江西省碳储量整体呈下降趋势,共减少4.58×10⁷ t.其中,水域和建设用地的面积增加,耕地、林地、草地及未利用地面积减少是导致碳储量减少的主要原因.②2030年江西省陆地生态系统碳储量在自然发展情景、生态优先情景和经济发展情景下分别为2.20×10⁹、2.24×10⁹和2.19×10⁹ t.③3种情景下的碳储量值在空间分布上具有相似性,碳储量高值区域在江西省北部、西北部及西部区域出现集聚,低值区域则在中部区域聚集.研究结果可为江西省未来国土空间规划,提升陆地生态系统碳储量提供数据支撑.     

京津冀城市群建设用地扩张多情景模拟及其对生态系统碳储量的影响

量化分析建设用地扩张对陆地生态系统碳储量的影响,探索模拟建设用地扩张的优化方案以提高未来生态系统碳储量,对区域可持续发展和生态文明建设具有重要的现实意义.基于土地利用和地理空间数据,利用生态系统服务与权衡综合评估（InVEST）模型和基于栅格的斑块生成土地利用模拟（PLUS）模型,以2 km网格为基本单元,核算分析了京津冀城市群2000~2020年生态系统碳储量和格局演变,拟合回归了建设用地变化和碳储量变化两者关系,设置不同城市扩张发展情景对京津冀城市群2030年土地利用格局进行了模拟并分析了不同发展情景下2020~2030年建设用地扩张对碳储量的影响.结果表明：①京津冀城市群2000、2010和2020年生态系统碳储量（以C计）分别为2 088.02、2 106.78和2 121.25 Tg,其中林地碳库占比最大.研究期间碳储量减少的网格单元集中分布在北京、天津、石家庄和唐山等大城市周边,建设用地扩张的区域是碳储量变化最为剧烈的区域.②在建设用地占比10%以上的各等级网格单元区域,建设用地扩张和碳储量变化回归拟合关系良好,两者回归系数均呈现波动上升趋势.③在自然发展、建设用地扩张增速减少15%和建设用地扩张增速减少30%这3种发展情景下,2030年生态系统碳储量（以C计）分别为2 129.12、2 133.55和2 139.10 Tg.2020~2030年建设用地扩张和碳储量变化两者回归拟合效果均明显优于2000~2010年和2010~2020年,回归系数随着建设用地占比等级的增加均呈现波动增加的趋势.在各建设用地占比等级区域,回归系数值均呈现：自然发展情景<建设用地扩张增速减少15%发展情景<建设用地扩张增速减少30%发展情景.在“双碳”目标下,京津冀城市群应优先选择建设用地扩张增速降低发展情景,对建设用地的扩张应优先控制在建设用地占比较高的区域.     

基于SSP-RCP情景的黄土高原土地变化模拟及草原碳储量

探索未来气候变化情景下土地利用/覆盖变化（LUCC）和生态系统碳储量的空间分布,可以为优化土地资源再分配和制定社会经济可持续发展政策提供科学依据.研究整合了斑块生成土地利用模拟（PLUS）模型和生态系统服务与权衡综合评价（InVEST）模型,基于CMIP6提供的共享社会经济路径和代表性浓度路径（SSP-RCP）情景,评估了黄土高原LUCC和生态系统碳储量的时空动态变化,分析驱动因素对不同区域的影响程度,探讨各区域碳储量空间相关性.结果表明：①未来3种情景LUCC变化模式相似,耕地、草地和未利用地面积都有不同程度的减少,建设用地急剧扩张,3种情景下的增幅分别为29.23%~53.56%（SSP126）、34.59%~63.28%（SSP245）和42.80%~73.27%（SSP585）.②与2020年相比,2040年SSP126情景碳储量增加1.813 8×10⁶ t,其余情景持续下降;到2060年,3种情景草原碳储量分别减少13.391×10⁶、33.548×10⁶和85.871×10⁶ t.③从空间相关性来看,黄土高原碳储量在市域间存在相关性,未来情景差异不显著,热点分布在研究区中部及中部以北地区,没有明显的冷点区域.④土地利用变化会增加或损失碳储量.林地、耕地和草地比其它土地类型有更多的碳储量,增加它们的面积和限制向其它土地类型转换会增加生态系统碳储量.     

黔中喀斯特地区典型县域碳储量时空演变及多情景模拟预测：以普定县为例

探析黔中喀斯特地区典型县域碳储量时空演变和未来空间分布趋势,对优化土地生态安全格局,提升区域碳储量,促进城市低碳可持续发展具有重要意义.以黔中喀斯特地区典型县域——普定县为例,耦合PLUS-InVEST模型,基于解译的土地利用数据和未来土地预测,反演1973~2020年普定县的土地利用变化与碳储量时空演变特征,并模拟预测2060年不同情景下土地利用空间格局演变及其碳储量变化.结果表明：①1973~2020年普定县碳储量整体增加6.61×10⁵ t,呈上升趋势,空间上呈现出“东和西部上升,中南部下降”的变化特征.②普定县历史时期土地利用变化主要表现为建设用地持续扩张,有林地和灌木林地面积占比波动上升,2060年不同情景下土地利用变化延续了历史时期的变化特征.③2060年普定县在自然演变、生态保护和经济发展情景下碳储量较2020年分别增加2.93×10⁵、5.40×10⁵和1.11×10⁵ t,其中生态保护情景增加最为显著,旱地向灌木林地转移是区域固碳能力增加的主要原因.研究结果可为普定县土地利用管理决策以及减排增汇政策制定提供科学参考.     

天山北坡城市群气溶胶光学特性时空分布特征

为探究天山北坡城市群大气气溶胶光学特性时空分布特征,本文利用卫星遥感MCD19-A2气溶胶产品分析了2000~2019年研究区气溶胶光学厚度（aerosol optical depth,AOD）时空分布特征及变化趋势,针对AOD较为稳定的2016~2019年,利用多波段太阳光度计地基遥感技术,对AOD及Angström波长指数（α）等参数进行特征分析.结果表明：①空间上,研究区AOD空间分布与地形呈现较好的一致性,高值现象主要分布在低海拔地区;AOD空间分布表现出较强烈季节变化,春季（0.15±0.03） > 秋季（0.14±0.03） > 夏季（0.14±0.02）;②时间上,2000~2019年间研究区AOD年均值为0.12,年增幅1.03%,整体呈现增加趋势;AOD月均值的年际变化表现为双峰型,5月和11月为第一峰值和第二峰值,自然尘源粉尘的释放和传输以及人类社会燃煤供暖是造成AOD增加的主要原因;③受沙尘天气的影响,春季AOD的变化幅度较为剧烈,气溶胶主控粒子粒径及变化幅度均大于夏季;研究区AOD高值主要受粗模态粒子气溶胶的影响,细模态粒子吸湿增长会引起AOD的波动,但不易导致AOD高值.     

基于优化模拟的长株潭3+5城市群碳储量时空演变与预测

土地利用/覆被变化是导致地区生态系统碳储量变化的重要原因,探析土地利用与碳储量的时空演变规律,对区域国土空间规划与生态管理、实现“双碳”战略目标具有重要意义。通过构建GeoDetector-PLUS-InVEST模型,基于多源数据分析长株潭3+5城市群2000—2020年土地利用及碳储量时空演变特征,预测2030年不同情景下的土地利用和碳储量变化,并通过空间自相关模型分析碳储量空间分布规律。结果表明：1）经过优化模拟的模型Kappa系数、FoM系数、总体精度结果比未优化模拟的结果分别高出0.81%、1.00%、0.67%;2）2000—2020年,研究区土地利用变化表现为耕地、林地、草地和水域面积减少,建设用地和未利用地面积增加;3）2000年、2010年、2020年3期碳储量分别为31.262 4×10⁸、31.218 1×10⁸和31.089 1×10⁸ t,期间碳储量共减少17.328 7×10⁶ t;4）相比2020年,2030年自然发展情景下碳储量减少12.1483×10⁶ t,城镇发展情景下碳储量减少11.746 7×10⁶ t,生态保护情景下碳储量增加14.754 0×10⁶ t,3种情景下的碳储量空间分布较为相似,具有较显著的空间集聚特征,且与土地利用情况高度相关。研究结果可为长株潭3+5城市群土地空间规划和“双碳”政策的制定提供决策参考。

     

基于InVEST-PLUS模型的碳储量空间关联性及预测——以广东省为例

构建土地利用碳储量数据库,基于InVEST模型Carbon模块,得到广东省1990~2020年碳储量时空分布情况.用Moran’s I指数和Getis-Ord Gi^*分析格网尺度下碳储量时空分布特征,用Anselin Local Moran’s I得到LISA集聚图.然后运用PLUS模型和14个土地利用驱动因子预测2050年土地利用及其碳储量分布.结果表明,土地利用变化直接影响区域碳储量高低,林地、草地等具有生态服务功能地类碳密度最高,分别是188.44,329.34Mg/hm².碳储量空间格局整体呈现出中部低、北部高、东西中等的特点.碳储量空间分布特征与土地利用特征一致,碳储量显著高值集聚区域分布在建设用地少、生态用地多且连片的粤北地区,显著低值区域分布在国土开发强度和生态用地破碎化程度高的珠三角地带.在自然发展情景下,到2050年广东省土地利用碳储量将减少4327.21万Mg,随着国土空间进一步开发,环珠江口沿岸城市碳储量持续下降.增加植被生态系统碳储量,是实现碳中和的重要手段之一.要继续维持粤北山区生态保护屏障的重要地位,减缓珠三角城市土地开发强度,提高建设用地集约节约能力,形成平衡协调的土地利用和碳储量格局.     

天山北坡区域大气污染特征及冬季重污染成因分析—以石河子市为例

以天山北坡典型代表城市石河子市为例,基于地面常规污染物浓度监测、气象观测、激光雷达观测及中尺度气象模型(WRF)模拟资料,综合分析了气象条件和边界层结构变化对空气质量的影响。结果表明：以石河子市为代表的天山北坡地区空气质量季节性差异显著,PM_2.5浓度在冬、夏两季相差最高达11.4倍,且冬季（12月—次年2月）大气污染发生率高达81.2%,重度及以上污染天气占59.1%。冬季污染呈连续“污染季”变化特征,在2020—2021年冬季发生的4次重污染过程中,每次重污染过程持续时间为7~27 d,间隔仅1~3 d,各过程均以PM_2.5污染为主导,PM_2.5峰值浓度为373~425 μg/m³,PM_2.5/PM₁₀均值为0.82。进入秋冬季后,地面连续低温、高湿的气象条件对PM_2.5浓度的增长有显著促进作用,以温度<−3 ℃和65%<相对湿度<92%为主要影响条件,在该条件下边界层高度的显著降低和连续强逆温引起的近地扩散条件转差,是冬“污染季”形成的根本原因。在2021年1月16—22日重污染过程期间,地面为持续低温、高湿、微/静风状态,重污染生消仅随边界层和逆温条件改变,其中污染累积时段边界层高度较清洁时段降低近5倍,逆温强度超过1.5 ℃/(100 m),后续由逆温的减退和边界层抬升带来3 d清洁天气。

     

天山北麓黄土沉积粒度及磁化率的差异性研究

本文分析了天山北麓不同海拔高度的两个黄土剖面粒度、磁化率特征及其古气候意义的差异性。结果表明,位于海拔2074m的鹿角湾剖面与海拔527m处的大佛寺剖面黄土粒度特征比较相近,但鹿角湾剖面黄土整体细于大佛寺黄土,并且其细颗粒分布范围也大于大佛寺剖面,而粗颗粒的则相反。鹿角湾剖面中全新世以来地层磁化率与成壤作用相关,显示成壤增强模式,其下末次冰期地层磁化率及大佛寺剖面磁化率与粗颗粒沉积相关,显示风速论模式。造成两个剖面粒度及磁化率差异的原因主要是地形导致的沉积颗粒分选及降水量不同引发的成壤作用差异。全新世中期以来大佛寺剖面记录的气候整体处于干旱状态,而鹿角湾剖面同时期地层受地形影响则记录了相对湿润的气候。     

天山北坡城市群PM2.5浓度时空分布特征及影响因素分析

针对天山北坡城市群开展PM_2.5浓度时空分布特征和影响因素分析,对区域经济建设和环境保护具有积极的意义.通过地理加权回归（GWR）模型,利用MCD19A2气溶胶产品结合气象因子,反演得到天山北坡城市群2015~2021年3~11月的PM_2.5浓度时空分布,继而实现变化趋势和影响因素分析.结果如下：①研究区PM_2.5浓度高值主要分布在天山北麓和古尔班通古特沙漠之间的绿洲城市群地带,呈现“四周低,中间高”和“西低东高”的空间分布特征,2015~2021年研究区的ρ（PM_2.5）年均值为16.98 μg·m^-3,高值主要聚集在乌鲁木齐市市区部分,并向昌吉市和阜康市延伸递减;ρ（PM_2.5）月均值分布规律与年均一致,但存在季节差异,表现为：秋季（20.32 μg·m^-3）>春季（18.25 μg·m^-3）>夏季（12.47 μg·m^-3）,春季和冬季聚集现象会更明显;②研究区PM_2.5浓度年均值在2015~2021年呈现下降趋势,3~10月均值同样表现为下降趋势,仅11月表现为略有升高;从PM_2.5浓度变化趋势空间分布分析,下降集中在主要城市市区部分,尤其是乌鲁木齐市市区部分及其周边地区减少幅度最大,变化最为剧烈;③研究区气温、气压与PM_2.5浓度呈现正相关效应,而相对湿度,风速,大气边界层高度,降水量与PM_2.5浓度呈现负相关效应;各因子影响程度从高向低排列为：大气边界层高度>相对湿度>气压>气温>风速>降水量.     

近20年重庆市主城区碳储量对土地利用/覆被变化的响应及脆弱性分析

土地利用/覆被变化（LUCC）是影响区域生态系统碳储量变化的重要驱动因素,探明碳储量对LUCC的响应及脆弱性,对区域实现“双碳”战略目标具有重要意义。以重庆市主城九区为例,运用InVEST模型研究了近20年主城区碳储量对土地利用转移的响应,采用潜在影响指数（PI）评估了该区域生态系统碳储量服务的脆弱性。结果表明：（1）2000—2020年间,主城区耕地面积减少743.29 km²,建设用地面积急剧增加773.48 km²。前10年土地转移面积6.05%,后10年转移13.98%,耕地转为建设用地是主要的土地转移类型。（2）近20年主城区碳储量累计减少5.78 Tg,其中建设用地侵占耕地是碳储量急速下降的主导因素。碳储量分布呈现“中部低—四周高”的空间格局。（3）近20年主城区均表现为碳源,土地利用程度指数提高14.73,PI指数为-2.50~ -2.59 Tg,均表现负面潜在影响,且2000—2015年间脆弱性不断恶化,2015—2020年间脆弱性有所缓解。研究结果可为区域生态可持续发展和未来土地利用管理政策制定提供参考,并为西部其他同类型山地城市提供借鉴。     

基于InVEST模型的伏牛山地区生态系统碳储量时空变化模拟

在生态文明建设高质量的发展环境下,探究国土空间规划视角下土地利用合理规划与碳减排关系有重大现实意义.山地生态系统作为自然、社会和经济的综合生态系统,对区域生态环境质量提高和可持续发展具有重要影响.以河南省伏牛山区为研究对象,采用InVEST与CA-Markov模型预测2000～2030年多情景下伏牛山生态系统碳储量的时空分布差异.结果表明：(1) 2000～2020年,伏牛山地耕地和林地大面积减少,水域和建设用地增加.自然增长情景下耕地持续减少;耕地保护情境下耕地面积减少速度得到有效缓解;生态保护情景下,林地草地面积得到了有效保护.(2) 2000～2020年,伏牛山地生态系统碳储量减少2.62×106 t;自然增长情景下,生态系统碳储量持续减少;耕地保护情景稍有缓解;生态保护措施有效缓解了碳损失.(3)碳储量随海拔升高呈驼峰状变化,随着坡度升高而呈现增加的趋势.因此,在未来伏牛山地区国土空间规划中,可综合考虑生态保护与耕地保护情景,在增加碳储量的同时也保证了粮食生产.